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DeepSeek R1是一个专为深度研究设计的模型,它通过Ollama平台实现了用户友好的操作界面。Ollama平台是一个开源的框架,旨在简化AI模型的部署和使用。DeepSeek R1的核心功能在于其能够模拟人类的研究过程,包括搜索、学习、反思和进一步搜索,这使得它在进行深度研究时具有独特的优势。
deepseek论文解读:近年来,大型语言模型(LLMs)在推理任务上的表现持续提升,但传统方法通常依赖监督微调(Supervised Fine-Tuning, SFT)和大规模标注数据。系列模型通过纯强化学习(Reinforcement Learning, RL)和多阶段训练,探索了一种无需监督数据即可提升推理能力的新范式。:首个通过纯强化学习(无需SFT)训练的模型,展示了RL在推理任务中的潜
为此,清华大学团队给我们带来了一份《DeepSeek:从入门到精通》保姆级学习手册。
最近,我发现了一个 neo4j-runway 项目。Neo4j Runway 是一个 Python 库,简化了将关系数据迁移到图数据库的过程。它提供了与 OpenAI 交互的工具,用于数据发现和生成数据模型,还提供了生成代码和将数据加载到 Neo4j 实例中的工具。换句话说,通过上传 CSV 文件,大模型将识别节点之间关系,并自动生成知识图谱。在健康医疗领域,知识图谱是一种强大的工具,用于组织和分
简单来说,Realtime API 是 OpenAI 刚推出的一个强大工具,能够实时处理语音和文本,特别适用于即时语音交互和与外部数据源的连接。不同于传统的语音处理方法,Realtime API 显著降低了延迟,让语音交互更加自然和流畅。通过一个 API 调用即可实现语音输入、输出、处理的全流程,开发者无需复杂的拼接,显著简化了开发过程。
从 2022 年的 OpenAI 的ChatGPT3.5发布,AI 技术迅速火遍全宇宙。全人类开始都在讨论 AI 技术的未来和人类自己的未来。比如“AI 是否能够替代人类”、“AI 究竟是什么?”、“AI是否能增加每个人的失业风险”、“安全与隐私问题如何平衡”、“AI 是否会导致社会的不平等问题加剧?”等等的话题。2023 年是可以说是 AI 技术的发展元年。很多有能力的公司都在做自己的LLM文心
用Python和Ollama的Llama 3.2-Vision模型搭建自己的OCR应用。光学字符识别技术,简称OCR,目前是数字化印刷文本和提取图像信息的核心手段,其重要性正日益凸显。如今,有了AI的加持,尤其是像Llama 3.2-Vision这样的模型,OCR变得更加强大。本文教会大家用Python和Ollama的Llama 3.2-Vision模型,一步步搭建起自己的OCR应用。在开始之前,
如果你真心想要入门大型语言模型(LLM),只看这一个文章应该是可以入门的。但是修行下去,还是要靠自己的了!如果你把大语言模型/LLM 当成一门技术来看,那就要看一下这门技术需要什么。基本要求:开发语言:Python , C/C++开发框架和工具库: Numpy /Pytorch /Tensorflow /Keras /Onnx数学知识:线性代数、高数、概率、凸优化这些东西我们假定你都已经会了,或者
社区检测提供显式的社区结构,帮助我们在图谱中理解不同实体如何形成群体。图谱嵌入提供隐式的语义表示,增强图谱在查询阶段的搜索能力。提到Node2Vec大家可能比较乱,word2vec好理解,你把Node2Vec干么呢?那你想想你word2vec是为了干么呢?找语义相似性对不?那Node2Vec不也一样吗,近似的node会在隐空间距离更近,聚类不就好弄了么,其实就这么点事,看我的文章是不是一下子就明白
KG-RAG 框架:一个使用医学知识图谱检索增强 LLM 的框架
Linux是一种基于Unix理念开发出来的免费开源操作系统。它由全球各地成千上万的程序员共同维护更新,具有高度的安全性和稳定性。由于其开源特性,Linux支持定制化程度非常高,能够满足不同用户的特定需求。对于那些寻求更高级别控制权或希望深入了解底层运作机制的技术爱好者来说,Linux无疑是一个非常好的选择。确定用途:首先明确你打算使用Linux做什么?比如日常办公、编程开发还是服务器管理等。选择发
我们如何在本地安全地运行私有的LLMs呢?开源模型为此提供了可能的解决方案。本文将介绍七种方法。这是一个Python库,可以简化本地运行LLM的过程。特点:Llama.cpp是一个基于C++的推理引擎,专门为Apple Silicon优化,可以运行Meta的Llama2模型。它针对GPU和CPU都做了推理优化。优点:性能高于基于Python的解决方案,支持在适度的硬件上运行大型模型,如Llama
很多人,包括很多粉丝的科技博主,经常把ChatGPT和预训练大模型混为一谈,因此有必要先做一个澄清。预训练大语言模型属于预训练大模型的一类,而ChatGPT、文心一言又是预训练大语言模型的一个具体应用(如下图所示)。而我们今天讨论的主要是预训练大语言模型的应用,也就是我们能看得见摸得着的东西。\1. 大名鼎鼎的ChatGPT。OpenAI于2022年11月30日发布了ChatGPT,背后是微软(主
5 月 14 日,腾讯宣布旗下混元文生图大模型全面升级并全面开源,目前已在 Hugging Face 平台及 GitHub 上发布,包含模型权重、推理代码、模型算法等完整模型,可供企业与个人开发者免费商用。据了解,这是,支持中英文双语输入及理解,参数量 15 亿。升级后的混元文生图大模型采用了与 Sora 一致的 DiT 架构,即,不仅可以支持文生图,也可以作为视频等多模态视觉生成的基础。
检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,简称RAG)为大型语言模型(LLMs)提供了从某些数据源检索到的信息,以此作为生成答案的基础。简而言之,RAG是搜索+LLM提示的结合,即在有搜索算法找到的信息作为上下文的情况下,让模型回答提出的查询。查询和检索到的上下文都被注入到发送给LLM的提示中。
紧跟技术发展趋势,快速了解大模型最新动态。今天继续总结最近一周的研究动态,本片文章共计梳理了10篇有关大模型(LLMs)的最新研究进展,其中主要包括:构建工作流实现大模型在游戏博弈中的应用、任务推理优化、大模型多任务实现图像中的应用、系统能力提升应、大模型在等等热门研究。
对于医疗问答AI回答胡说八道,RAGFlow是一个效果非常好的医疗问答AI助手方案,体验完胜于目前市面上其他医疗问答AI和前沿的医疗领域大模型。
在现代数据分析中,Python凭借其强大的数据处理能力和丰富的库资源成为首选工具。ChatGPT,作为先进的自然语言处理模型,正逐步成为Python数据分析与挖掘的强大辅助工具。为了回馈粉丝们的厚爱,今天小智给大家送上一套关于ChatGPT使用的学习宝典——《巧用ChatGPT进行数据分析与挖掘》。下面我会详细给大家介绍这本书,文末留有领取方式。
针对大型语言模型效果不好的问题,之前人们主要关注大模型再训练、大模型微调、大模型的Prompt增强,但对于专有、快速更新的数据却并没有较好的解决方法,为此检索增强生成(RAG)的出现,弥合了LLM常识和专有数据之间的差距。
最近研究了一下Dify这个AI应用引擎,感觉功能还是很强大的,特别是流程编排、RAG检索、模型管理、知识库维护等,内置了各种国内外的厂商模型,可以根据自己的业务需求来选择模型进行处理,而且模型可以借助Ollama来私有化部署。与其对等的产品还有FastGPT,字节的Coze,不过目前开源的只有Dify和FastGPT,下面来介绍一下Ollama和Dify怎么私有化部署到自己的电脑或服务器吧。提示:
清华大学新闻与传播学院-新媒体研究中心-元宇宙文化实验室出了一版巨详细的PPT版本DeepSeek使用手册,目录虽只有三个板块,但是对于咱们学术生活中能运用到的,都有精细的讲解,所涉及的内容就足足有104页!真的是干货满满,让人看了超忍不住的心动!研究生学者们要是还在纠结科研无方向、论文无从下手,那么这份资料真的将会是你打破迷茫的第一步!!文档一共104页,全都是提炼过后的精华内容。无论你是刚接触
DeepSeek-R1系列模型通过强化学习和知识蒸馏,在推理任务上达到了行业领先水平。纯RL训练验证了自进化推理的可能性;多阶段训练平衡了性能与可读性;蒸馏技术为小模型的高效部署提供了新思路。未来,结合更复杂的任务场景和算法优化(如异步RL、多模态输入),DeepSeek-R1有望进一步推动AGI的发展。参考文献与资源(全文完)
DeepSeek-R1火的飞起,在中日美三个Appstore榜上登顶。还直接干崩英伟达,盘前先死13个点,连带着台积电一起。几乎一夜之间,所有人都在关注DeepSeek。DeepSeek,是一家在2023年7月17日成立的公司所开发的大模型名称。2024年1月5日,他们正式发布DeepSeek LLM,这是深度求索第一个发布的AI大模型。
Windows Copilot 是 Windows 11 中的一个新功能,它可以让你与一个智能助理进行对话,获取信息,执行任务,甚至创造内容。WindowsCopilot 使用了 Bing Chat 的技术,它是一个基于 OpenAI 的 GPT-4模型的聊天机器人,可以理解自然语言,回答问题,生成图片,写作,编程等等。